國(guó)內(nèi)外科技巨頭皆布局 量子計(jì)算能延續(xù)摩爾定律的神話嗎？

本文來(lái)自微信公眾號(hào)“樂(lè)平科技視角”，作者：黃樂(lè)平 閆慧辰等 。

投資建議

我們認(rèn)為量子計(jì)算是重要的前沿科技之一，是延續(xù)接近物理極限的摩爾定律繼續(xù)發(fā)展的重要路徑。量子計(jì)算的特別之處是其計(jì)算能力隨著能夠支持的量子比特?cái)?shù)的增長(zhǎng)呈冪指數(shù)2n增長(zhǎng)。目前制約技術(shù)成熟的要素包括硬件和算法兩方面。科學(xué)家認(rèn)為量子計(jì)算有望在新藥開(kāi)發(fā)、破解密碼、以及搜索等人工智能應(yīng)用上得到商用。

全球來(lái)看，2019年宣布達(dá)到“量子優(yōu)越性”的谷歌(GOOG.US)、IBM(IBM.US)、微軟(MSFT.US)，以及美國(guó)初創(chuàng)公司IonQ、Rigetti在量子計(jì)算上較為領(lǐng)先。阿里達(dá)摩院、本源量子、量旋科技等中國(guó)公司也在積極布局。

理由

量子計(jì)算是延續(xù)摩爾定律神話的路徑之一，算力隨量子比特?cái)?shù)呈冪指數(shù)2n增長(zhǎng)。摩爾定律(集成電路上可容納的元器件數(shù)目約每24個(gè)月增加一倍)是過(guò)去50年推動(dòng)全球勞動(dòng)生產(chǎn)率不斷提升的要素之一。但未來(lái)，隨著晶體管間距接近1nm傳統(tǒng)的技術(shù)演進(jìn)接近其物理極限，量子計(jì)算被認(rèn)為是延續(xù)摩爾定律的路徑之一。量子計(jì)算機(jī)不同于經(jīng)典計(jì)算機(jī)，是一種基于量子力學(xué)原理構(gòu)建的計(jì)算機(jī)，使用的量子比特利用量子態(tài)疊加原理能夠同時(shí)表示0和1，使得量子計(jì)算機(jī)相較經(jīng)典計(jì)算機(jī)算力發(fā)生爆發(fā)式增長(zhǎng)，形成“量子優(yōu)越性”。形象地說(shuō)，CPU算力隨比特?cái)?shù)n的增長(zhǎng)呈線性n增長(zhǎng)，GPU算力隨比特?cái)?shù)n的增長(zhǎng)呈平方次n×n增長(zhǎng)，量子計(jì)算機(jī)(QPU)算力隨比特?cái)?shù)n的增長(zhǎng)呈冪指數(shù)2n增長(zhǎng)。

目前制約技術(shù)成熟的因素包括量子比特?cái)?shù)、相干時(shí)間和合適的算法。量子比特?cái)?shù)和相干時(shí)間是決定量子計(jì)算機(jī)性能的兩個(gè)硬件指標(biāo)。量子比特?cái)?shù)越高意味著量子計(jì)算機(jī)能夠支持更大數(shù)字參與運(yùn)算，單次運(yùn)算處理的信息量越大。目前量子比特?cái)?shù)最高為70+位?？茖W(xué)家認(rèn)為量子比特位數(shù)達(dá)到100-1,000后才有望達(dá)到商用要求。相干時(shí)間代表了量子比特維持量子疊加態(tài)的時(shí)間，相干時(shí)間越長(zhǎng)意味著能夠?qū)ζ溥M(jìn)行更為復(fù)雜的運(yùn)算，支持更復(fù)雜的算法。目前超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)最長(zhǎng)相干時(shí)間為100μs?？茖W(xué)家認(rèn)為相干時(shí)間至少要達(dá)到300μs以上才能滿足商用需求。量子算法決定了量子計(jì)算機(jī)解決問(wèn)題的范圍。目前僅有Shor、Grove等少量量子算法可以解決破解密碼里常用的質(zhì)因數(shù)分解、無(wú)序庫(kù)搜索等問(wèn)題，可用于人工智能的量子算法依然較少。大多數(shù)專(zhuān)家認(rèn)為，根以往的發(fā)展規(guī)律，未來(lái)10-15年內(nèi)量子計(jì)算機(jī)有望實(shí)現(xiàn)商業(yè)應(yīng)用。

量子計(jì)算在新藥開(kāi)發(fā)、密碼、人工智能有廣闊應(yīng)用場(chǎng)景。1)新藥開(kāi)發(fā)：量子計(jì)算相較經(jīng)典計(jì)算的優(yōu)勢(shì)是能夠直接模擬分子中量子化的原子，從而克服經(jīng)典計(jì)算模擬大分子效率較低的問(wèn)題，提高藥物研發(fā)效率;2)密碼：Shor量子算法相較經(jīng)典質(zhì)因數(shù)分解算法具有并行優(yōu)勢(shì)，可以將大數(shù)質(zhì)因數(shù)分解時(shí)間壓縮至較短，威脅以RSA等非對(duì)稱(chēng)加密算法為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可能引發(fā)社會(huì)討論;3)人工智能：量子計(jì)算具有并行計(jì)算等優(yōu)勢(shì)，人工智能需要涉及大量數(shù)據(jù)，兩者具有天然耦合性，科學(xué)家預(yù)測(cè)量子計(jì)算有望加速人工智能發(fā)展。

競(jìng)爭(zhēng)格局：谷歌、IBM、微軟等全球領(lǐng)先，阿里達(dá)摩院、本源量子、量旋科技等中國(guó)企業(yè)積極追趕。美國(guó)是全球量子計(jì)算布局里較早也是較積極的國(guó)家。中國(guó)也積極推動(dòng)量子計(jì)算技術(shù)，相繼出臺(tái)多項(xiàng)政策支持其產(chǎn)業(yè)化落地。從專(zhuān)利上看，谷歌、IBM、微軟等美國(guó)公司在量子計(jì)算領(lǐng)域布局遙遙領(lǐng)先，本源量子等中國(guó)公司也有一定技術(shù)積累。

風(fēng)險(xiǎn)

量子計(jì)算機(jī)硬件/算法進(jìn)展不及預(yù)期。 

圖表1: 全球人均GDP增長(zhǎng)vs摩爾定律

資料來(lái)源：世界銀行，Intel官網(wǎng)，中金公司研究部

圖表2: 量子計(jì)算機(jī)

資料來(lái)源：谷歌官網(wǎng)，中金公司研究部

圖表3: CPU、GPU、QPU概念及原理對(duì)比

資料來(lái)源：CSDN，中金公司研究部

圖表4: CPU、GPU、QPU計(jì)算效率對(duì)比——針對(duì)CPU算法時(shí)間復(fù)雜度為O(N2)的問(wèn)題

資料來(lái)源：CSDN，中金公司研究部

注：本圖僅作概念性說(shuō)明“量子優(yōu)越性” 圖表5: 量子計(jì)算機(jī)、經(jīng)典計(jì)算機(jī)能夠解決的問(wèn)題范圍

資料來(lái)源：CSDN，中金公司研究部

圖表6: 全球量子計(jì)算技術(shù)發(fā)明專(zhuān)利top20

資料來(lái)源：incoPat，中金公司研究部

注：統(tǒng)計(jì)截至2019年9月30日 

圖表7: 量子計(jì)算機(jī)算力隨量子比特?cái)?shù)的增長(zhǎng)而增長(zhǎng)，隨錯(cuò)誤率的減少而增長(zhǎng)

資料來(lái)源：IBM官網(wǎng)，中金公司研究部

注：本圖表時(shí)間節(jié)點(diǎn)為2019年 

圖表8: 量子計(jì)算機(jī)商用預(yù)測(cè)

資料來(lái)源：中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)青年計(jì)算機(jī)科技論壇，中金公司研究部

圖表9: 量子計(jì)算產(chǎn)業(yè)鏈

資料來(lái)源：中金公司研究部

注：本圖表時(shí)間節(jié)點(diǎn)為2020年4月 

圖表10: 2035E、2050E全球量子計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模

資料來(lái)源：BCG，中金公司研究部

圖表11: 量子元年-量子5年全球量子計(jì)算各應(yīng)用占比

資料來(lái)源：艾瑞咨詢(xún)，中金公司研究部

注：量子計(jì)算迎來(lái)商業(yè)應(yīng)用的準(zhǔn)確時(shí)間無(wú)法預(yù)計(jì)，因此以“量子元年”代表其商業(yè)應(yīng)用的第一年 

圖表12: CPU、GPU、QPU算法方面對(duì)比

資料來(lái)源：Intel官網(wǎng)，英偉達(dá)官網(wǎng)，谷歌官網(wǎng)，中金公司研究部

圖表13: 量子計(jì)算布局主要公司

資料來(lái)源：各公司官網(wǎng)，中金公司研究部

圖表14: 量子計(jì)算機(jī)的主流技術(shù)路線

資料來(lái)源：中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)青年計(jì)算機(jī)科技論壇，中金公司研究部

注：本圖表時(shí)間節(jié)點(diǎn)為2020年4月

（編輯：孟哲）